一种账户的风险识别方法、装置及电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111340612A(43)申请公布日2020.06.26(21)申请号202010117169.0(22)申请日2020.02.25(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人张屹綮王维强(74)专利代理机构北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙)11442代理人郭少晶(51)Int.Cl.G06Q40/02(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称一种账户的风险识别方法、装置及电子设备(57)摘要本说明书实施例涉及一种账户的风险识别方法、装置及电子设备。该方法包括：对获取的风控事件数据进行分类；针对每一类数据，构建对应的数据关系图；针对每一类所述数据关系图，使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图；采用子图聚类算法分别对每一类所述子关系图进行计算，得到风险子图，将所述风险子图作为账户的风险识别结果。根据本说明书实施例，可以适用于多应用场景中的账户风险识别。CN111340612ACN111340612A权利要求书1/2页1.一种账户的风险识别方法，包括：对获取的风控事件数据进行分类；针对每一类数据，构建对应的数据关系图；针对每一类所述数据关系图，使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图；采用子图聚类算法分别对每一类所述子关系图进行计算，得到风险子图，将所述风险子图作为账户的风险识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风控事件数据包括：账户数据，唯一标识用户身份的强介质数据，多个用户共享的弱介质数据，账户之间的转账关系数据和交易关系数据；所述针对每一类数据，构建对应的数据关系图，包括：将所述账户数据和所述强介质数据作为节点，根据所述账户数据与所述强介质数据之间的关系，构建强介质关系图；将所述账户数据和多种所述弱介质数据作为节点，根据所述账户数据与所述弱介质数据之间的关系，构建弱介质关系图；将所述账户数据作为节点，根据所述账户之间的转账关系数据，构建转账关系图；以及，将所述账户数据作为节点，根据所述账户之间的交易关系数据，构建交易关系图。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据关系图是所述强介质关系图时，所述使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图的步骤，包括：采用连通图算法对所述强介质关系图进行计算，得到连通图的节点集合，作为所述强介质关系图的子关系图。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据关系图是所述弱介质关系图时，所述使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图的步骤，包括：将所述弱介质关系图转化为账户和账户权重图；采用社区发现算法对所述账户和账户权重图进行计算，得到密集子图，作为所述弱介质关系图的子关系图。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据关系图是所述转账关系图时，所述使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图的步骤，包括：采用K核算法对所述转账关系图进行计算，得到所述转账关系图的子关系图。6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据关系图是所述交易关系图时，所述使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图的步骤，包括：采用双K核算法对所述交易关系图进行计算，得到所述交易关系图的子关系图。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用子图聚类算法分别对每一类所述子关系图进行计算，得到风险子图，将所述风险子图作为账户的风险识别结果的步骤，包括：采用孤立森林算法对每一类所述子关系图进行计算，识别出与其他子关系图具有明显区别的所述风险子图，或者，将包含具有明确风险的账户的所述子关系图识别为所述风险2CN111340612A权利要求书2/2页子图；将所述风险子图作为账户的风险识别结果。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述构建对应的数据关系图的步骤之后，所述方法还包括：对每张所述数据关系图中的节点，执行节点的有效性处理，以及热点排除处理。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述得到风险子图，将所述风险子图作为账户的风险识别结果的步骤之后，所述方法还包括：对每个所述风险子图的节点进行归一化处理；基于用户与所述风险子图的关系，建立用户和风险子图关系图。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述基于用户与所述风险子图的关系，建立用户和风险子图关系图的步骤之后，所述方法还包括：计算具有明确风险的用户和未有明确风险的用户之间的相似性概率；基于所述相似性概率和对所述节点赋予权重值，计算得到所述未有明确风险的用户的相似性概率；